Explicació de l'avantatge de la IA

 

Per què la transparència, la integració i la confiança esdevenen determinants en la tecnologia logística? Peter MacLeod parla amb un expert.

A la LogiMAT d'enguany, si hi hagués un tema que talla el soroll amb més claredat que la majoria, seria la velocitat. No només la velocitat de les operacions, sinó també la velocitat de desplegament, la velocitat d'innovació i, en definitiva, el gran: velocitat de retorn de la inversió. Per a Inform Software, aquesta discussió cada cop condueix a una pregunta més àmplia: com poden les organitzacions logístiques adoptar sistemes més intel·ligents sense perdre la transparència, el control o la confiança?

 

Parlant amb mi a la sala d'exposicions ocupada de Stuttgart, el SVP d'Inventari i Cadena de Subministrament d'Inform, el Dr. Bernd Heinrichs va descriure com l'empresa veu que la intel·ligència artificial es desenvolupa en entorns de cadena de subministrament i intralogística.

 

Ampliació de la capa d'optimització

Inform s'ha associat des de fa temps a l'optimització en entorns complexos basats en dades-. Però a mesura que els mercats es tornen més volàtils, se'ls demana als sistemes d'optimització que reaccionin més ràpidament, incorporin més senyals i admeten la presa de decisions-més dinàmica.

Aquest canvi és especialment rellevant en entorns on les decisions són interdependents. Un canvi en la planificació de la demanda pot afectar l'inventari, la capacitat de transport, l'assignació de mà d'obra o els nivells de servei. Una recomanació feta en una part de l'operació pot generar conseqüències en altres llocs, la qual cosa fa que la transparència sigui essencial per a l'ús diari--.

Per a Heinrichs, aquí és on la IA en logística ha de demostrar el seu valor pràctic. "No parlo d'IA. Parlo d'IA explicable", diu. "Tot el que fem, tot el que proposem, té una explicació. En cas contrari, la gent no hi confia".

La confiança com a requisit pràctic

En converses amb clients de diferents indústries, diu que la mateixa pregunta apareix repetidament: "Per què el sistema va triar aquesta opció i no una altra?"

 

La pregunta és important perquè les decisions logístiques poques vegades les pren la tecnologia sola. Implica planificadors, gestors, equips d'operacions i, en molts casos, clients o socis externs. Si aquestes parts interessades no poden seguir el raonament que hi ha darrere d'una recomanació compatible amb IA-, és menys probable que actuïn en conseqüència.

 

Per a Heinrichs, això podria convertir-se en un punt de diferenciació significatiu per als proveïdors de tecnologia europeus. "Podem construir IA tan bona com qualsevol, però podem afegir alguna cosa diferent", diu. "No hauria de ser una caixa negra".

A mesura que les empreses busquen incorporar aplicacions d'IA als processos empresarials establerts, aquesta diferència es fa cada cop més important. Els sistemes han de ser tècnicament forts, però també han de ser prou comprensibles perquè els usuaris els desafiin, els validin i els millorin amb el temps.

 

Gestió d'entorns menys previsibles

Els entorns operatius són cada cop més difícils de planificar només amb dades històriques. Els patrons de demanda canvien, intervenen factors externs i les condicions del mercat poden canviar ràpidament, sovint abans que aquests canvis siguin clarament visibles en les xifres. "Cal recollir dades en-en temps real i no confiar només en dades històriques", diu. "Has de reaccionar a la volatilitat i integrar senyals de diferents fonts a les teves decisions".

Això marca un canvi de models d'optimització més estàtics cap a sistemes sensibles que contínuament tenen en compte la nova informació. "És cada cop més dinàmic", afegeix. "El següent pas és fer-lo més agent: reaccionar per si mateix als canvis del medi ambient".

 

De les notícies a la previsió

Un exemple d'Inform presentat per primera vegada a LogiMAT és un nou enfocament basat en IA-dissenyat per incorporar esdeveniments externs directament a la previsió i la planificació d'escenaris. El punt de partida, diu Heinrichs, va ser una pregunta senzilla: per què els models de previsió ignoren tan sovint el que passa al món que els envolta?

 

“Si fas un pronòstic clàssic avui, es basa en xifres històriques”, explica. "Però en realitat, la demanda està constantment influenciada per esdeveniments com ara conflictes geopolítics, interrupció de la cadena de subministrament, nova regulació o tendències del mercat. Aquesta informació existeix, però normalment com a notícia, no com a números".

La nova solució està dissenyada per tancar aquesta bretxa. Els usuaris proporcionen una sèrie temporal, com ara xifres de vendes o un indicador de mercat, i descriuen breument el context. A continuació, la IA investiga esdeveniments de notícies rellevants, analitza les relacions històriques i genera diversos escenaris futurs possibles. El resultat és una previsió acompanyada d'una explicació-basada en evidències de per què un mercat pot desenvolupar-se en diferents direccions.

Human in the Loop

Per a Heinrichs (a la foto, a continuació), la discussió sobre la IA també condueix directament al paper de l'experiència humana. La IA pot identificar patrons, processar grans volums d'informació i produir escenaris a gran velocitat. Però el seu valor augmenta quan les persones poden afegir l'experiència, el context i el judici que les dades per si soles no poden proporcionar.

"La IA només és tan bona com les dades amb què treballa i les persones que poden donar-li significat a aquestes dades", diu. "És per això que l'ésser humà continua sent una part essencial del bucle".

A la pràctica, això significa que els planificadors i els{0}}presos de decisions no són eliminats del procés. En segueixen sent centrals. El seu paper és validar escenaris, qüestionar hipòtesis i refinar els resultats basats en el coneixement operatiu o la intuïció del mercat.

 

"Si la gent entén per què el sistema recomana alguna cosa, pot decidir si confiar-hi, qüestionar-ho o millorar-lo", explica Heinrichs. "Allà és on la col·laboració entre el judici humà i la intel·ligència de les màquines esdevé realment poderosa".

 

Integració i interoperabilitat

Un altre tema coherent en les discussions amb els clients és la integració. A mesura que les operacions logístiques es tornen més interconnectades, la capacitat d'enllaçar aplicacions basades en IA-amb sistemes existents s'està tornant essencial. "Sempre ens plantegem la pregunta: com m'integro amb el meu sistema ERP, les meves altres solucions?" Em diu Heinrichs. La resposta d'Inform ha estat estandarditzar els connectors i alinear-se amb plataformes principals com SAP i Microsoft. El resultat és un camí d'integració més senzill, reduint tant el cost com el temps d'implementació.

 

"Fa una gran diferència", afegeix. "I també ens facilita l'expansió internacional".
Aquest és un punt crucial en l'adopció de la IA. Fins i tot l'aplicació més avançada lluitarà per crear valor si es troba al marge dels sistemes on realment es gestionen els processos empresarials. Les empreses de logística ja operen amb entorns informàtics establerts, i les noves solucions han d'encaixar en aquests entorns sense crear complexitat addicional.

 

 

Responsabilitat de les dades

Amb l'augment de la connectivitat i l'ús de dades, s'aplica un escrutini més gran de la seguretat. Els antecedents d'Heinrichs en ciberseguretat informen sobre una posició ferma sobre aquest tema. "Cada producte ha de tenir un segell de seguretat abans de sortir", diu. "És obligatori".

A mesura que els models d'IA es basen en fonts de dades més àmplies, incloses fonts externes com ara notícies i informació de mercat, la complexitat de gestionar i assegurar aquestes dades creix. "La quantitat de dades que estem aprofitant crea una gran demanda en termes de seguretat de dades", assenyala Heinrichs. "Has de mantenir-te al capdavant".

 

Un mercat a punt per moure's

Potser el més sorprenent és l'avaluació de Heinrichs sobre el sentiment del mercat. Més que precaució, veu un apetit creixent per l'experimentació i el progrés ràpid.

"Els clients ens demanen que vinguem amb idees", diu. "Estan disposats a guanyar ràpidament, a fallar ràpidament". Aquesta obertura crea un terreny fèrtil per a solucions intel·ligents que poden oferir millores tangibles sense la inèrcia dels projectes de transformació-a gran escala.

 

Per a moltes empreses, la següent fase de la digitalització no la definirà sola la IA. Estarà definit per la IA que s'explica, es connecta clarament amb els sistemes existents i dóna suport a les decisions en què la gent pot confiar.